(57)【要約】【課題】種々のデータをプロセス状態の解析に有効に利用できるプロセス解析システムおよびプロセス解析方法を提供する。【解決手段】受付手段３１は、手作業による入力データを受け付ける。記号化手段３２は、受付手段３１を介して入力された入力データをクラス分類および記号化する。シフト時間検索手段３３は、記号化手段３２によりクラス分類、記号化された時系列データ、および記憶装置４に格納された時系列データについて時間をシフトしつつ相関を分析して、最も相関が強くなるシフト時間を検索する。応答モデル作成手段３４は、シフト時間検索手段３３により検索されたシフト時間を用いた応答モデルにより時系列データ間の関係を記述する。【選択図】図１
2007323504.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
時系列データに基づいてプロセス状態を解析するプロセス解析システムにおいて、
手作業による入力データを受け付ける受付手段と、
前記入力データをプロセスデータとともに時系列データとして収集するデータ収集手段と、
前記受付手段を介して入力された前記入力データをクラス分類および記号化する記号化手段と、
前記記号化手段によりクラス分類、記号化された前記時系列データ、および前記データ収集手段により収集された前記プロセスデータについて、時間をシフトしつつ相関を分析し、最も相関が強くなるシフト時間を検索するシフト時間検索手段と、
前記シフト時間検索手段により検索されたシフト時間を用いた応答モデルにより前記時系列データ間の関係を記述する応答モデル作成手段と、
を備えることを特徴とするプロセス解析システム。
【請求項２】
前記応答モデル作成手段で作成された応答モデルのシフト時間を用いて、特定条件の有無による特定事象の出現頻度の変化を求め、その変化が大きい前記特定条件と前記特定事象の組み合わせを制御ルールとして抽出する制御ルール抽出手段を備えることを特徴とする請求項１に記載のプロセス解析システム。
【請求項３】
時系列データに基づいてプロセス状態を解析するプロセス解析システムにおいて、
プロセス状態を示す時系列データを収集するデータ収集手段と、
前記時系列データ収集手段により収集された前記時系列データについて時間をシフトしつつ相関を分析して、最も相関が強くなるシフト時間を検索するシフト時間検索手段と、
前記シフト時間検索手段により検索されたシフト時間を用いた応答モデルにより前記時系列データ間の関係を記述する応答モデル作成手段と、
前記応答モデル作成手段で作成された応答モデルのシフト時間を用いて、特定条件の有無による特定事象の出現頻度の変化を求め、その変化が大きい前記特定条件と前記特定事象の組み合わせを制御ルールとして抽出する制御ルール抽出手段と、
を備えることを特徴とするプロセス解析システム。
【請求項４】
前記制御ルール抽出手段は、最小値記述長基準による記述長が特定条件の有無によって大きく異なるような、特定事象と特定条件の組み合わせを抽出することを特徴とする請求項２または３に記載のプロセス解析システム。
【請求項５】
時系列データに基づいてプロセス状態を解析するプロセス解析方法において、
手作業による入力データを受け付けるステップと、
前記入力データをプロセスデータとともに時系列データとして収集するステップと、
入力された前記入力データをクラス分類および記号化するステップと、
前記記号化するステップによりクラス分類、記号化された前記時系列データ、および前記収集するステップにより収集された前記プロセスデータについて、時間をシフトしつつ相関を分析し、最も相関が強くなるシフト時間を検索するステップと、
前記シフト時間を検索するステップにより検索されたシフト時間を用いた応答モデルにより前記時系列データ間の関係を記述するステップと、
を備えることを特徴とするプロセス解析方法。
【請求項６】
作成された前記応答モデルのシフト時間を用いて、特定条件の有無による特定事象の出現頻度の変化を求め、その変化が大きい前記特定条件と前記特定事象の組み合わせを制御ルールとして抽出するステップを備えることを特徴とする請求項５に記載のプロセス解析方法。
【請求項７】
時系列データに基づいてプロセス状態を解析するプロセス解析方法において、プロセス状態を示す時系列データを収集するステップと、収集された前記時系列データについて時間をシフトしつつ相関を分析して、最も相関が強くなるシフト時間を検索するステップと、前記シフト時間を検索するステップにより検索されたシフト時間を用いた応答モデルにより前記時系列データ間の関係を記述するステップと、前記応答モデル作成手段で作成された応答モデルのシフト時間を用いて、特定条件の有無による特定事象の出現頻度の変化を求め、その変化が大きい前記特定条件と前記特定事象の組み合わせを制御ルールとして抽出するステップと、を備えることを特徴とするプロセス解析方法。
【請求項８】
前記制御ルールを抽出するステップでは、最小値記述長基準による記述長の差が特定条件の有無によって大きく異なるような、特定事象と特定条件の組み合わせを抽出することを特徴とする請求項６または７に記載のプロセス解析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、時系列データに基づいてプロセス状態を解析するプロセス解析システムおよびプロセス解析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
プラントに設定されたフィールド機器群を自動制御するプラント制御システムでは、製造プロセスに関する履歴が記録、蓄積され、これらの履歴を運転支援に利用することが可能とされている。
【０００３】
プラント制御システムにおいて自動的に記録されるものとしては、保存すべき情報が既定され、あらかじめ用意された書式やファイル形式により定周期で保存されるものの他、アラームや操作履歴等、イベントが発生した都度、時系列データとして適時、保存されるものがある。
【０００４】
また、オペレータ等の手動記録を担う記録システムはない。手動記録は、一般的に帳票書類に手書きにて記録するなど、人手によって運用される。手動記録は、例えば、オペレータや操業に関わる担当者の自身が行った操作記録の他、五感を介した印象等を自主的な判断により記録するものである。手動記録の内容は、主として作業者同士の引継ぎや、設備保全上の報告のために利用されるに留まっている。
【０００５】
非熟練者でも保守作業の時期を的確に判断でき、しかも保守作業が必要な条件を容易に認識できるプラント運転支援装置を示したものとして、例えば特許文献１に記載されたものがあった。
【０００６】
【特許文献１】特開平９−７３３１４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、プラント設備では、システムごと、あるいはシステム内の機能単位で導入が行われることが多く、システムのベンダーやメーカーが異なる場合も多い。また、システム相互間の情報のやり取りに必要なインタフェースが公開されないという閉鎖的な状況もある。このため、システムや機能間の有機的な接続が困難で、個々のシステムや機能単位で上記の記録機能が別々に実行され、個々の記録はそれぞれ独立した用途に利用されている。とくに、自動的に収集、記録される時系列データと、手動記録によるデータとを統合するシステムはなく、これらのデータ間の関係を分析することができない。したがって、オペレータの操作、その他の手動記録によるデータを、自動的に記録される時系列データとの関係で有効に利用し、例えば自動的な作業手順の発見等をすることはできない。
【０００８】
プロセスデータとオペレータの行動に着目し、新たな関連性の発見やノウハウの抽出を試みる場合、従来の様々な形式での記録データ群からは、関連性の抽出が困難である。これは、
（１）各記録が分散し、独立した記録メディアやファイルに保存されている。
（２）手動記録においては、記録自体がオペレータの自主的な行為に依存しており、記録の確実性、内容の正確性に欠ける。
（３）手動記録では、主観による印象等の記録表現が統一されず、事実上、データ処理ができない。
などの理由による。
【０００９】
また、従来、収集された時系列データに基づいて、プラントにおける制御ルールを抽出するシステムが提案されている。しかし、出現事象の少ない事象に関する制御ルールの抽出が困難であるという問題がある。
【００１０】
本発明の目的は、種々のデータをプロセス状態の解析に有効に利用できるプロセス解析システムおよびプロセス解析方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明のプロセス解析システムは、時系列データに基づいてプロセス状態を解析するプロセス解析システムにおいて、手作業による入力データを受け付ける受付手段と、前記入力データをプロセスデータとともに時系列データとして収集するデータ収集手段と、前記受付手段を介して入力された前記入力データをクラス分類および記号化する記号化手段と、前記記号化手段によりクラス分類、記号化された前記時系列データ、および前記データ収集手段により収集された前記プロセスデータについて、時間をシフトしつつ相関を分析し、最も相関が強くなるシフト時間を検索するシフト時間検索手段と、前記シフト時間検索手段により検索されたシフト時間を用いた応答モデルにより前記時系列データ間の関係を記述する応答モデル作成手段と、を備えることを特徴とする。
このプロセス解析システムによれば、手作業による入力データをクラス分類および記号化し、収集されたプロセスデータとともに、時系列データとしてプロセス解析に用いるため、手作業による入力データをプロセス解析に有効に利用できる。
【００１２】
前記応答モデル作成手段で作成された応答モデルのシフト時間を用いて、特定条件の有無による特定事象の出現頻度の変化を求め、その変化が大きい前記特定条件と前記特定事象の組み合わせを制御ルールとして抽出する制御ルール抽出手段を備えてもよい。
【００１３】
本発明のプロセス解析システムは、時系列データに基づいてプロセス状態を解析するプロセス解析システムにおいて、プロセス状態を示す時系列データを収集するデータ収集手段と、前記時系列データ収集手段により収集された前記時系列データについて時間をシフトしつつ相関を分析して、最も相関が強くなるシフト時間を検索するシフト時間検索手段と、前記シフト時間検索手段により検索されたシフト時間を用いた応答モデルにより前記時系列データ間の関係を記述する応答モデル作成手段と、前記応答モデル作成手段で作成された応答モデルのシフト時間を用いて、特定条件の有無による特定事象の出現頻度の変化を求め、その変化が大きい前記特定条件と前記特定事象の組み合わせを制御ルールとして抽出する制御ルール抽出手段と、を備えることを特徴とする。
このプロセス解析システムによれば、特定条件の有無による特定事象の出現頻度の変化を求め、その変化が大きい特定条件と特定事象の組み合わせを制御ルールとして抽出するので、出現頻度の小さな事象に関しても有用な制御ルールを抽出できる。
【００１４】
前記制御ルール抽出手段は、最小値記述長基準による記述長が特定条件の有無によって大きく異なるような、特定事象と特定条件の組み合わせを抽出してもよい。
【００１５】
本発明のプロセス解析方法は、時系列データに基づいてプロセス状態を解析するプロセス解析方法において、手作業による入力データを受け付けるステップと、前記入力データをプロセスデータとともに時系列データとして収集するステップと、入力された前記入力データをクラス分類および記号化するステップと、前記記号化するステップによりクラス分類、記号化された前記時系列データ、および前記収集するステップにより収集された前記プロセスデータについて、時間をシフトしつつ相関を分析し、最も相関が強くなるシフト時間を検索するステップと、前記シフト時間を検索するステップにより検索されたシフト時間を用いた応答モデルにより前記時系列データ間の関係を記述するステップと、を備えることを特徴とする。
このプロセス解析方法によれば、手作業による入力データをクラス分類および記号化し、収集されたプロセスデータとともに、時系列データとしてプロセス解析に用いるため、手作業による入力データをプロセス解析に有効に利用できる。
【００１６】
作成された前記応答モデルのシフト時間を用いて、特定条件の有無による特定事象の出現頻度の変化を求め、その変化が大きい前記特定条件と前記特定事象の組み合わせを制御ルールとして抽出するステップを備えてもよい。
【００１７】
本発明のプロセス解析方法は、時系列データに基づいてプロセス状態を解析するプロセス解析方法において、プロセス状態を示す時系列データを収集するステップと、収集された前記時系列データについて時間をシフトしつつ相関を分析して、最も相関が強くなるシフト時間を検索するステップと、前記シフト時間を検索するステップにより検索されたシフト時間を用いた応答モデルにより前記時系列データ間の関係を記述するステップと、前記応答モデル作成手段で作成された応答モデルのシフト時間を用いて、特定条件の有無による特定事象の出現頻度の変化を求め、その変化が大きい前記特定条件と前記特定事象の組み合わせを制御ルールとして抽出するステップと、を備えることを特徴とする。
このプロセス解析方法によれば、特定条件の有無による特定事象の出現頻度の変化を求め、その変化が大きい特定条件と特定事象の組み合わせを制御ルールとして抽出するので、出現頻度の小さな事象に関しても有用な制御ルールを抽出できる。
【００１８】
前記制御ルールを抽出するステップでは、最小値記述長基準による記述長の差が特定条件の有無によって大きく異なるような、特定事象と特定条件の組み合わせを抽出してもよい。
【発明の効果】
【００１９】
本発明のプロセス解析システムによれば、手作業による入力データをクラス分類および記号化し、収集されたプロセスデータとともに、時系列データとしてプロセス解析に用いるため、手作業による入力データをプロセス解析に有効に利用できる。
【００２０】
本発明のプロセス解析システムによれば、特定条件の有無による特定事象の出現頻度の変化を求め、その変化が大きい特定条件と特定事象の組み合わせを制御ルールとして抽出するので、出現頻度の小さな事象に関しても有用な制御ルールを抽出できる。
【００２１】
本発明のプロセス解析方法によれば、手作業による入力データをクラス分類および記号化し、収集されたプロセスデータとともに、時系列データとしてプロセス解析に用いるため、手作業による入力データをプロセス解析に有効に利用できる。
【００２２】
本発明のプロセス解析方法によれば、特定条件の有無による特定事象の出現頻度の変化を求め、その変化が大きい特定条件と特定事象の組み合わせを制御ルールとして抽出するので、出現頻度の小さな事象に関しても有用な制御ルールを抽出できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下、図１〜図４を参照して、本発明によるプロセス解析システムの一実施形態について説明する。
【００２４】
図１は、本実施形態のプロセス解析システムが適用されるプラント制御システムの構成を示すブロック図である。
【００２５】
図１に示すように、プラント制御システムは、フィールド機器１，１，・・・を制御するフィールドコントローラ２，２，・・・と、フィールドコントローラ２，２，・・・に接続された端末装置３と、時系列データを格納する記憶装置４と、を備える。フィールドコントローラ２，２，・・・、端末装置３および記憶装置４は、通信回線５を介して互いに接続されている。本実施形態のプロセス解析システムは、端末装置３および記憶装置４により構成される。
【００２６】
端末装置３は、手作業による入力データを受け付ける受付手段３１と、受付手段３１を介して入力された入力データをクラス分類および記号化する記号化手段３２と、記号化手段３２によりクラス分類、記号化された時系列データ、および記憶装置４に格納された時系列データについて時間をシフトしつつ相関を分析して、最も相関が強くなるシフト時間を検索するシフト時間検索手段３３と、シフト時間検索手段３３により検索されたシフト時間を用いた応答モデルにより時系列データ間の関係を記述する応答モデル作成手段３４と、制御ルールの抽出を行う制御ルール抽出手段３５と、を構成する。
【００２７】
記憶装置４には、プロセス状態を示す時系列データを収集するデータ収集手段４１が構成される。
【００２８】
なお、端末装置３として構成された上記各手段が分離して設けられ、通信手段を介して互いに接続されてもよい。また、各手段が既存の別々のシステムに分離して設けられるとともに、必要なインタフェースを介して、互いに接続されてもよい。また逆に、図１において分離して配置された手段を共通のコンピュータとして構成することもできる。本発明のプロセス解析システムを構成するハードウェアは、図１の構成に限定されることなく、任意のハードウェア形態を採用できる。
【００２９】
次に、本実施形態のプロセス解析システムの動作について説明する。
【００３０】
受付手段３１は、オペレータの手作業による入力データを受け付ける。受付手段３１で受け付けられた入力データは、イベントデータ（時系列データ）としてデータ収集手段４１により収集され、記憶装置４に格納される。
【００３１】
図２は、受付手段３１の動作手順を示すフローチャートである。
【００３２】
図２のステップＳ１〜ステップＳ３は、ガイダンスに従ったデータ入力を受け付ける例を示す。
【００３３】
図２のステップＳ１では、端末装置３にデータの入力方法を示すガイダンスを表示する。次に、ステップＳ２では、ガイダンスに従った正しい方法でデータが入力されたか否か判断し、判断が肯定されればステップＳ３へ進み、判断が否定されればステップＳ１へ戻って必要なガイダンス表示を行う。
【００３４】
ステップＳ３では、データ収集手段４１に入力データを転送する。後述のように、入力データにはイベント発生の時刻が付加され、入力データおよびイベント発生の時刻は、イベントデータとして記憶装置４に格納される。
【００３５】
ステップＳ３の処理の後、ステップＳ１へ戻り、ガイダンス表示を実行することで、新たなデータ入力を受け付ける。
【００３６】
図２のステップＳ１１〜ステップＳ１３は、入力候補を選択肢から選択させることによりデータ入力を受け付ける例を示す。
【００３７】
図２のステップＳ１１では、端末装置３にデータ入力のための入力候補を選択肢として表示する。次に、ステップＳ１２では、入力候補の選択により入力データが確定したか否か判断し、判断が肯定されればステップＳ１３へ進み、判断が否定されればステップＳ１１へ戻って必要な選択肢の表示を行う。
【００３８】
ステップＳ１３では、データ収集手段４１に入力データを転送する。後述のように、入力データにはイベント発生の時刻が付加され、入力データおよびイベント発生の時刻は、イベントデータとして記憶装置４に格納される。
【００３９】
ステップＳ１３の処理の後、ステップＳ１１へ戻り、選択肢の表示を実行することで、新たなデータ入力を受け付ける。
【００４０】
このように、端末装置３におけるガイダンス表示により、作業者への作業指示や、作業結果の入力を促すことで、これまで作業者個人の経験や記憶に頼っていた作業の記録をワークフローに従いイベントデータとして取り込むことが可能となる。また、端末装置３において入力候補の選択肢を表示し、入力データを選択させることにより、作業結果や目視確認の結果、臭いの感想など、作業者の主観的な印象や記憶の表現を適切にイベントデータとして取り込むことができる。後述する記号化手段３２による文字列データの形態素解析も容易となる。
【００４１】
データ収集手段４１は、フィールド機器１のプロセス値（パラメータ値）、操作履歴、アラーム発生履歴等のプロセスデータを定期的に収集し、記憶装置４に格納する。
【００４２】
図３は、データ収集手段４１における不定期的なデータ収集手順を示すフローチャートである。この手順により、プロセス状態の解析に必要な、プロセス値、操作履歴、アラーム発生履歴等のプロセスデータの詳細データを収集する。
【００４３】
図３のステップＳ２１では、フィールド機器１の異常によるアラームが発生したか否か判断する。判断が肯定されればステップＳ２３へ進み、判断が否定されればステップＳ２２へ進む。図１のプラント制御システムでは、フィールド機器１の異常が発生した場合、アラームが通知され、後述するように、アラーム通知に応じてデータ収集手段４１はプロセスデータの収集を行う。
【００４４】
なお、アラームの通知は記憶装置４で認識してもよいし、端末装置３の側で認識し、記憶装置４に通知してもよい。また、プロセスデータの収集タイミングは、アラーム発生時に限定されず、種々のイベントの発生を条件判定により検知し、そのイベント発生の検知をトリガとしてプロセスデータを収集してもよい。また、イベントの「開始」、「終了」の概念を持たせることで、イベント発生等の条件成立時期に合わせて時系列データを時間軸方向に切り出し、収集したプロセスデータをバッチデータとして記録することもできる。
【００４５】
ステップＳ２２では、受付手段３１から入力データが転送された（図２のステップＳ３およびステップＳ１３）か否か判断する。判断が肯定されればステップＳ２４へ進み、判断が否定されればステップＳ２１へ戻る。
【００４６】
ステップＳ２３では、データ収集手段４１は、フィールドコントローラ２，２，・・・を介して、フィールド機器１，１，・・・から必要なプロセスデータを収集し、イベント発生時刻を追加して、イベントデータとして記憶装置４に格納する。例えば、アラーム発生時刻やその他のイベントの発生時刻がデータに追加される。ステップＳ２３の処理の後、ステップＳ２１へ戻る。
【００４７】
一方、ステップＳ２４では、データ収集手段４１は、受付手段３１から転送された入力データを収集し、記憶装置４に格納する。入力データにはイベント発生の時刻が付加され、入力データおよびイベント発生の時刻は、イベントデータとして記憶装置４に格納される。ステップＳ２４の処理の後、ステップＳ２１へ戻る。
【００４８】
このように、本実施形態では、受付手段３１を介する入力データを、プラント制御システムにおけるプロセスデータと同様、イベントデータ（時系列データ）として取り扱い、記憶装置４に蓄積している。このため、従来では手書きに頼らざるを得なかった手作業の結果や手入力データ、プラント制御システムでの操作履歴を、アラームなどの製造プロセス上での事象発生のタイミングに同期したイベントデータ（時系列データ）として、記憶装置４に蓄積することができる。
【００４９】
また、入力データの入力を受け付ける対話形式の手順を予め定めることにより、記録をオペレータの自主的な行為に依存させず、標準ワークフローを確立することができる。このため、必要なデータを過不足なく記憶装置４に取り込むことができ、記録の確実性、内容の正確性が確保される。
【００５０】
なお、記憶装置４に蓄積されるデータは、種々のイベントデータを記録する統合的な帳票として利用することができる。
【００５１】
記号化手段３２は、データ収集手段４２に収集された入力データの中から文字列データを分離し、形態素解析を行う。記号化手段３２は、抽出された単語が予め登録されたユーザ知識辞書と文字列データとのマッチングを実行し、文字列データをクラスに分類するとともに、記号化する。
【００５２】
例えば、目視記録として「どろどろ」とあれば、「％０１＄００１」、「しゃばしゃば」とあれば、「％０１＄００３」などというようにクラス分類、記号化する。ここで、「％＊＊」は外観、音、温度などの作業クラス記号であり、「＄＊＊＊」はクラス内のランク記号を表す。このように、分類されたクラス記号と、ランク記号を用いて、後述する制御ルールの条件部および結論部を生成する。文字列データをクラス分類、記号化することで、文字列データと、収集されたプロセスデータとを統合して扱うことができ、プロセスデータに関連した手作業の操作や判断のワークフローを発見することが可能となる。
【００５３】
このように、本実施形態では、受付手段３１を介して入力された文字列データについて形態素解析を行い記号化することで、数値データであるプロセスデータと統合して解析可能となる。したがって、記録表現の不統一に起因するデータ処理の困難性を排除できる。
【００５４】
シフト時間検索手段３３は、記号化手段３２によりクラス分類、記号化された入力データ、および記憶装置４に格納されたプロセスデータについて時間をシフトしつつ相関を分析して、最も相関が強くなるシフト時間を検索する。
【００５５】
まず、記号化手段３２によりクラス分類、記号化された入力データ、および記憶装置４に格納されたプロセスデータを正規化することで、様々な工業単位やランク付けがされた時系列データを統一的に取り扱えるようにする。
【００５６】
次に、正規化した時系列データから２つの時系列データを選択する。シフト時間検索手段３３は、選択した２つの時系列データを相対的に時間軸方向に徐々にシフトして、最大の相関を示すシフト時間を探索する。このようにして相関分析を行う。図４は、最大の相関を示すシフト時間を探索する手順を概念的に示している。図４（ａ）には、選択された２つの時系列データが示され、図４（ｂ）には、最大の相関を示す位置まで、一方の時系列データを時間軸方向にシフトした状態を示している。
【００５７】
応答モデル作成手段３４は、シフト時間検索手段３３により検索されたシフト時間を用いた応答モデルにより時系列データ間の関係を記述する。
【００５８】
応答モデル作成手段３４は、解析対象とする時系列データについてシフト時間検索手段３３で求めたシフト時間と、そのシフト時間における相関係数から、オペレータによる入力データおよびプロセスデータを含む時系列データ間の関係を応答モデルとして記述する。応答モデルは、例えば、オペレータによる特定の操作と、特定のプロセスデータの関係として、シフト時間（例えば、５３分間）と、そのシフト時間におけるデータ間の相関係数（例えば、０．７）として記述される。
【００５９】
制御ルール抽出手段３５は、作成された応答モデルを用いて制御ルールを抽出する。
【００６０】
本実施形態では、制御ルール抽出手段３５における制御ルールの抽出方法として、２つの方法が用いられる。
【００６１】
（第１の抽出方法）
第１の抽出方法は、作成されたプロセス応答モデルから注目する時系列データを決め、学習分類子システムにより最小値記述長（ＭＤＬ：Minimum Description Length）基準に従って、制御ルールを抽出する方法である。最小値記述長（ＭＤＬ）基準による方法は、データ記述長とモデル記述長との和である目的関数ＤＬを最小化することで制御ルールを抽出する。この方法については、例えば、特開２００４−７８８１２号公報に詳細な記載がある。通常、データ記述長とモデル記述長とはトレードオフの関係にあるが、目的関数ＤＬを最小化することで、解の情報量の増加とモデルの単純性との両立を図るもので、簡潔で確実な制御ルールを抽出することができる。
【００６２】
本実施形態によれば、オペレータによる入力データと、プロセスデータとを、時系列データとして統一的に取り扱うので、オペレータの操作や、オペレータにより計測される計測値、あるいはオペレータの五感や主観に基づく情報を、プロセスデータとともに制御ルールに取り込むことができる。
【００６３】
例えば、「（Ｆ２流量が７５％超、かつＦ３流量が５０％超７５％以下、かつ計測値Ｐ１が増加）あるいはＦ２流量が７５％以下なら、Ｔ２温度が２５％以下になる。」などの制御ルールを抽出できる。したがって、目標となるプロセス状態を達成するために必要な操作の内容やタイミングを見出すことができる。
【００６４】
（第２の抽出方法）
第２の抽出方法は、特定条件によって特定事象の出現頻度が大きく変化する、というルールを、制御ルールとして追加するものである。
【００６５】
最小値記述長（ＭＤＬ）基準に従う制御ルールの抽出方法は、上記のように簡潔で確実な制御ルールを抽出できる。しかし、この方法は、抽出された制御ルールが当然なルールとして判断できるものかどうかには考慮していない。例えば、発見が簡単な事例であり、特別にデータを操作しなくても、オペレータが経験的に判断できるものは、当然なルールといえる。つまり、多くの同じような事例が存在し、データを見れば簡単に発見できる制御ルールは当然のルールとして認識される。しかし、このようなルールでも、最小記述長（ＭＤＬ）基準が最小となってしまう場合がある。このような制御ルールは、通常の運転時には適用できるが、異常時やプラントでの製造工程の切り換え直後などの非安定運転時には、役立たない。また、そのような非安定運転時のプロセス条件を満たす事例は、本質的に少ないため、第１の抽出方法だけでは、非安定運転時に適用できる制御ルールは抽出が困難である。
【００６６】
そこで、第２の抽出方法では、改善率を考慮した制御モデルの抽出を行う。改善率とは、対象となる特定事象の全事象に対するシェアと、ある条件を付して抽出した部分事象の中でその特定事象が出現する頻度を表す信頼度との比で表される。
【００６７】
例えば、上記の条件がない場合には特定事象が出現する事例数が少なく、気づかない制御ルールが、ある条件の存在時には高い頻度で出現する場合、その制御ルールは意外性のある事実ないし知識として発見されることになる。このように、特定条件の有無によって、特定事象の出現頻度が大きく変化する場合に、その特定条件と特定事象の組み合わせを制御ルールとして抽出すれば、その特定事象、あるいは特定条件の組み合わせを、気づきにくいが情報量の多い価値のあるルールとして抽出できる。
【００６８】
例えば、ある操作が実行されたことを特定条件とした場合、その特定条件がない場合には出現頻度が小さいが、その条件が存在する場合には大きな出現頻度となる特定事象がある場合、その特定事象にとってその特定条件の有無は影響力が大きいことになる。したがって、条件と事象との間に存在する相関について、新たな制御ルールを発見できる。
【００６９】
特定事象の出現頻度を、最小値記述長（ＭＤＬ）基準による記述長と同様、対数表現し、特定条件がない時と、存在する時の出現頻度の差分を改善率として捉えることができる。改善率は特定条件による絞り込み前の情報量と、特定条件による絞り込み後の情報量の差分と考えることができるので、特定条件により改善される情報量と、最小値記述長（ＭＤＬ）基準による記述長とを等価ないし対応するものとして扱うことが可能となる。すなわち、最小値記述長（ＭＤＬ）基準による記述長（目的関数ＤＬ）の差が特定条件の有無によって大きく異なるような、特定事象と特定条件の組み合わせ（制御ルール）を抽出することで、意外性のある制御ルールを発見できる。
【００７０】
本実施形態では、第２の抽出方法においても、オペレータによる入力データと、プロセスデータとを、時系列データとして統一的に取り扱うので、プロセスデータに加えて、設定操作、手作業、目視判断等の入力データを条件あるいは事象の要素とすることができる。このため、どのような操作をそのタイミングで行えば、目標とするプロセス状態が達成できるかを発見できる。また、第２の抽出方法では、出現頻度が少ない事象についても解析できるため、異常発生時や、稼動開始後の非安定期等にも適用できる制御ルールを抽出できる。
【００７１】
以上のように、本実施形態によれば、プロセスデータに加えて、設定操作、手作業、目視判断などの入力データを記録し、これらのデータを時系列データとして同列に取り扱うことで、オペレータにより与えられる入力データを構成要素に含んだ制御ルールを抽出できる。これらの時系列データには、事象発生時刻が付加されているため、プロセス応答モデルに基づく時間シフトされたデータでの制御ルールを抽出することで、操作の時間順序等が特定できる。したがって、熟練者の優れた作業手順や判断基準を発見できる。また、事象間の相関関係に加えて、事象の因果関係も発見できるため、抽出された制御ルールと、現在の作業手順との差異分析を行うことで、作業手順を継続的に改善することができる。
【００７２】
本発明の適用範囲は上記実施形態に限定されることはない。本発明は、時系列データに基づいてプロセス状態を解析するプロセス解析システムおよびプロセス解析方法に対し、広く適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００７３】
【図１】本実施形態のプロセス解析システムが適用されるプラント制御システムの構成を示すブロック図。
【図２】受付手段の動作手順を示すフローチャート。
【図３】データ収集手段における不定期的なデータ収集手順を示すフローチャート。
【図４】最大の相関を示すシフト時間を探索する手順を概念的に示す図であり、（ａ）は、選択された２つの時系列データを、（ｂ）は、最大の相関を示す位置まで一方の時系列データを時間軸方向にシフトした状態を、それぞれ示す図。
【符号の説明】
【００７４】
３      端末装置
４      記憶装置
３１    受付手段
３２    記号化手段
３３    シフト時間検索手段
３４    応答モデル作成手段
３５    制御ルール抽出手段
４１    データ収集手段
【図１】
2007323504.tif 000003
【図２】
2007323504.tif 000004
【図３】
2007323504.tif 000005
【図４】
2007323504.tif 000006